iclr-2026

所有4,361篇ICLR 2026论文，包括Oral演讲和杰出论文，现可在Papers with Code上按任务浏览，任务范围从3D生成到GUI代理。

TRINITY是一个轻量级的0.6B参数协调器，它通过学习使用进化策略为多个LLM分配角色（思考者、执行者、验证者）来编排它们。在编码、数学、推理和领域知识任务上，它优于单个模型和现有的协调方法。

本文通过证明注意力图的尖锐度并非视觉-语言模型正确性的良好预测指标，挑战了“注意力-置信度假设”。相反，研究表明，隐藏状态的几何特征和自一致性更能反映模型的可靠性，并揭示了晚期融合模型与早期融合模型在架构上的显著差异。

来自麻省理工学院（MIT）、伍斯特理工学院（WPI）和 Google 的研究人员提出了 WRING，这是一种用于视觉语言模型（VLM）的新型后处理去偏方法，旨在避免在消除特定偏见时放大其他偏见的“打地鼠困境”。

已整理并发布了一份包含约1,200篇ICLR 2026已接收论文（占总数的22%）的精选列表，这些论文都提供了公开的代码、数据或演示。ICLR 2026将于2026年4月22日在巴西里约热内卢举行。